基于结构模式的道路网节点匹配方法

道路网数据中微观结构的识别对于多尺度路网建模、步行导航等至关重要。复杂道路交叉口是重要的道路微观结构之一,针对目前道路复杂交叉口基于几何形状描述与图形匹配识别方法存在的不足,从复杂交叉口识别与化简的角度出发,提出了一种利用路段分类进行复杂道路交叉口识别与化简的方法。该方法首先通过点密度聚类的方法对道路交叉口进行定位,然后利用路段的规模、形状和属性等特征构建特征空间,将交叉口的识别作为一种区分主干路段与辅助路段的两类分类问题,利用支持向量机的方法对交叉口区域内的路段进行分类,从而完成交叉口的识别与化简。利用开放街道地图（Open Street Map）数据进行实验,结果表明,该方法能够有效地识别道路交叉口。     

东海内陆架泥质区台风沉积辨识的指标与方法研究

台风是当今人类社会面临的全球性重大环境灾害问题之一,但由于台风器测年限较短,限制了对台风长期演化机制的研究。沉积记录成为拓展台风记录时间跨度的重要载体,其中台风沉积的有效辨识是重要基础。尽管许多研究试图基于各种指标和方法来重建长时间尺度的台风活动,但目前仍缺少对台风沉积辨识指标与方法有效性的评估。本文以高分辨率的东海内陆架泥质区ZM02孔为载体,采用放射性同位素²¹⁰Pb和¹³⁷Cs定年法确定沉积物的年代序列。耦合器测记录和沉积记录,分析器测时期台风强度和频率与台风沉积敏感指标（如砂含量和D₉₀）之间的对应关系,以期探讨台风沉积辨识指标和方法的有效性。结果显示,ZM02孔的平均沉积速率为0.97 cm/a,其上部4.5～100 cm的沉积年代为1917−2011年。砂含量和D₉₀均可作为东海内陆架泥质区台风沉积辨识的有效指标,阈值法的识别效果最好且稳定性高。砂含量可能是反映浙江海岸台风强度变化的潜在指标,而D₉₀则可能蕴含台风频率信息。这些认识有助于更准确地利用沉积记录去拓展台风记录的时间跨度,也有助于提高从沉积记录解译环境信息的能力。     

基于连续消光特征分析的岩石薄片分析系统

连续消光是指在正交偏光显微镜下,岩石薄片随载物台旋转而发生消光强弱连续变化的现象.作为人工鉴定岩石薄片的重要依据,提取后的连续消光特征可以用于实现岩石薄片的自动分析.结合数字图像处理技术与聚类划分算法,开发出一套能够分割出孔隙、颗粒轮廓,实现颗粒类别划分,并对结果做定量分析的岩石薄片分析系统.从矿物的消光特征本质出发,...     

一种改进的重力梯度全张量数据的边界识别方法

边界识别是重力资料解释中的一项重要任务.随着重力梯度测量技术的迅速发展,重力梯度张量数据在边界识别中的应用越来越广泛.本文重点研究了随着深度的增加,边界识别能力下降,正负异常中出现假边缘的问题.另外,有些边缘检测方法对走向不同的地质体识别能力有所差异.本文对基于重力梯度张量的水平方向Theta法进行改进,通过选择合适的...     

叠前地震属性在河流相储层预测中的应用——以新北油田为例

针对新北油田强反射是否为有效储层的问题,在基于新北油田河流相储层具备开展叠前地震属性研究的基础上,对叠前道集数据进行了精细的速度分析、保幅叠前时间偏移处理,使能量更集中,道集资料信噪比更高,远近道时差小且同相性更好。根据不同角度道集所反映的地层结构和流体信息不同的特点,利用远近道集振幅差预测储层的含油气性,在新北油田油田馆陶组上段4砂组的应用,取得了良好的应用效果。     

致密碎屑岩储层裂缝和产能预测的单井建模——以新场气田沙溪庙组为例

近年来，利用三维地震资料进行致密碎屑岩储层裂缝和产能的识别预测取得了一些进展，而这之中最重要也最基础的是单井裂缝和产能的建模工作。本以新场气田沙溪庙组致密储层为例，详细介绍了综合运用岩芯资料、测井资料和录井资料进行裂缝和产能单井建模的方法，为利用三维地震资料建立裂缝和产能的灰色遗传过程识别模式打下了良好的基础。     

金城国土所：全力以赴抗旱保秋

7月31日,博爱县金城乡东邱村东头玉米地里正在用机井抽水浇地的孙永利说,他们村里种的玉米、大豆等秋作物已经枯萎,大地龟裂。金城乡的蒋沟河、勒马河已经干涸,现在正在抽水浇地的是土地整理时打的机井。     

基于谱间特征与比值型指数的水体影像识别分析

根据杨存建等人发现LandsatTM影像水体具有TM₂+TM₃>TM₄+TM₅的特征,本文以2000年福州市Landsat-TM为例,分析了水体及其他几类主要地物的光谱特性在影像中的表现特征,发现除水体外,居民地的影像以及山体影像也都具有TM₂+TM₃>TM₄+TM₅(即(TM₂+TM₃)/(TM₄+TM₅)>1)的特征,但是三者(TM₂+TM₃)/(TM₄+TM₅)的比值却存在着较大的差异,所以辅以适合的阈值(水体(TM₂+TM₃)/(TM₄+TM₅)>2.0,TM₂>40)可以将水体信息区别于其他背景地物。将该方法在含不同水体类型的福州市Landsat-TM遥感影像上进行实验,表明其可以将水体与全部居民地的阴影和山体阴影有效区分开来;同时可用于快速、简便和准确地提取城市和山区中的湿地水体信息,解决水体提取中难于消除居民地阴影与山体阴影的难题。     

基于多层全连接神经网络的6C地震波极化向量识别研究

利用机器学习原理,提出一种基于多层全连接(multi-layer fully connected, MFC)神经网络的六分量(six-component, 6C)地震波极化向量识别方法。首先利用6C地震波各波型极化向量数学模型和一系列仿真参数得到5种波型和噪声波型各5 000个极化向量数据集,然后随机选取其中5 000个作为测试集,其余划分为训练集,进行MFC神经网络与支持向量机(support vector machine, SVM)的综合辨识性能对比实验。结果表明,MFC神经网络模型识别5种极化向量类型(SH波和Love波视为一类)和6种极化向量类型的效果均显著优于SVM模型,平均识别率分别达到99.786%和87.940%。     

一种基于特征信息的车牌识别方法

根据中国车辆牌照本身的现有特征信息,提出一种车牌识别方法.采用全局动态阈值法进行二值化处理图像,牌照定位算法简单迅速,字符分割参考垂直投影间隔和字符的纵横比.实验结果表明,这种方法具有良好的环境适应性和鲁棒性.